工作经验总结
以下是我在大众工作期间遇到的工作相关难题和我的解决方案。
1. 测试环境搭建 车机软硬件配置
研发问题定位慢，解决方式不明确，测试难度大。
解决方法：不期待每个人都是专家，每个人都很勤奋。 首先自身要对问题有深入了解，提高业务知识和能力。然后通过设法找对‘合适的联系人’将问题凸显和提高严重性，最终会得到解决。
2. 测试计划，测试用例执行，业务覆盖多个终端，DelphiTechnisat MQB Technisat PQ, 包括与OCU手机App交互功能
现有用例臃肿，覆盖率差，效率低。
没时间维护测试用例，反而用例成为负担。
测试任务量大，针对新版本无法快速回归，验证和查找Bug
解决方法：
针对测试用例可以自己设计测试策略，用例头脑风暴图，给用例减肥。有技巧的，高效的完成测试任务。
German的测试用例一直是臃肿一成不变的，但是转化为自己的用例后当然可以方便修改维护。
自动化测试引入前手工测试总有能够完成的方法，只是完成度，准确度，覆盖率，效果有差异罢了。
3. 频繁需要MIB组资源信息，帮助MIB组搭建测试环境
MIB负责车机软件测试，car-net是软件应用的联网数据服务，同时MIB的问题也会影响color service。需要频繁与MIB组交换信息，但是没有官方与合适的沟通工具。
需要给MIB组搭建整个colorservice测试环境，出现问题要提供Support。
解决方法：
测试工程师基础都是要了解整个他测试目标的功能和业务流程的。跟测试系统其他部分测试人员进行信息交换必不可少，但是注意交换信息要具备完整性，真实性和可靠性，否则反而增加了沟通成本和测试风险。
对于协助其他工程师，在不耽误自己本质工作基础上，帮助越多越好。
4. color service功能涉及范围广，Car-net用户服务交互主体为车机
colorservice 关系多个供应商， 测试与追踪Bug费时费力，邮件沟通成本高。
解决方法：
无，多接触供应商 多了解技术，长点儿心吧，多跟供应商接触是好的。
5. 支持组内其他成员完成测试任务。
任务急，经常中断现有测试计划和测试任务。
解决方法： 一定记住，团队合作是最重要的。 尤其在OEM厂商，一个人能力再高也不能推动整个研发流程的进展，常常需要多个团队甚至整个Team的帮助才能办成一件事。 Notice： 害人之心不可有，提防之心不可无。
以下排除工作态度等等，针对工作质量。
项目复杂程度
发现BUG数量
执行用例数量
参考知识库
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排名：千里之外车联网应对大数据时代的方法 - 大数据_CIO时代网 - CIO时代网,服务中国CIO
车联网应对大数据时代的方法
车联网应对大数据时代的方法
11:22:56&&来源：互联网&&
11:22:56&&来源：互联网&&
摘要：未来五年，我国车联网市场规模接近2000亿元，未来有可能成为全球最大的车联网市场，行业钱景的广阔，引得相关厂家纷纷逐鹿车联网行业，一时成为投资界关注的焦点。
&&& 历史的发展势不可挡，互联网、移动互联网、大数据时代以人们应接不暇的速度改变着人们的生活。在物联网、云计算等信息技术的强势推动下，跨界融合成为时下最流行的形式；再者，我国巨大的汽车市场为车联网的发展提供了基础（2012年，我国汽车保有量已经超过1.2亿辆，年增长率达到14.3%）。
&&& 未来五年，我国车联网市场规模接近2000亿元，未来有可能成为全球最大的车联网市场，行业钱景的广阔，引得相关厂家纷纷逐鹿车联网行业，一时成为投资界关注的焦点。由此，车联网成为人们绕不开的话题。
&&& 被误解的&车联网&
&&& 目前，车联网的概念尚无定论，车联网暂以前瞻产业研究院的定义为例，车联网是物联网和智能交通的有效结合，它以车为节点和信息源，通过无线通信等技术手段获取车本身以及车外部等属性，并加以有效利用，从而达到&人--车--路--环境&的和谐统一。广义的车联网涉及到汽车、轮胎、部件、通信、平台等多个模块，通过任何无线的形式进行控制和管理。
&&& 目前所说的车联网的类型主要分为：公共服务主导型（智能交通）、乘用整车厂主导型和消费电子主导型（智能驾驶）。前者是政府考虑的事情，在此，暂且讨论智能驾驶这部分：
&&& 整车主导型的车联网，侧重于汽车的安全和维护。如丰田G-Book 、通用On-Star、上汽inkaNet等；
&&& 消费电子主导型的车联网（即后装厂商主导的车联网），侧重于车主。由于智能驾驶涉及的安全技术比较困难，后装车联网主要提供导航、信息服务、通讯娱乐等等，如声控导航等等。
&&& 不同的利益主体形成了博弈格局，产业环境甚是复杂。
&&& 总的来讲，目前我国车联网还处于发展的初级阶段。因为对于车联网行业，汽车电子和IT成为核心竞争力，可是我国的整车技术与国外有一定的差距，整个行业创新不足，尤其是汽车电子方面，汽车电子相关的前沿核心技术、用于信息采集的高端传感器的芯片核心技术，和在云计算和超海量数据处理方面的核心技术基本上都被国外企业所掌握。
&&& 说到后装厂商主导的车联网，由于花样百出的应用功能凌驾于汽车安全之上，而使很多功能处于&鸡肋&的尴尬境地，一些花拳绣腿的功能势必会在激烈的竞争中黯然退场。
&&& 不管是车企还是后装主导的车联网，从互联网的角度来讲，过去10年汽车行业所说的车联网都是在一个相对封闭的产业内被用来增强汽车亮点的概念。未来，汽车平台会越来越开放，而且以后再也不能像后装整天叫嚣的那样，随便来个一键通什么的就是车联网了。因为，既然置身于互联网的大背景下，企业一定要用互联网的思维来经营企业。
&&& 互联网是开放的、透明的、利他的，后装的4S店模式便与互联网的开放透明性背道而驰，互联网正引发着汽车行业的产业裂变。互联网的利他特性，决定着企业利益的大小来自于福利大众的大小，如谷歌、360、征途等都是以免费策略发家的，可是目前车主不愿意为互联汽车的服务买单，相信只有互联网能颠覆这样的局面。
&&& 建立壁垒，数据是制胜利器
&&& 我们早已生活在数字生活时代，用数据说话是数字化时代的特征，互联网的一个重要的贡献是使数据在线，在线数据存在着局限性，特别是人类日常生活的数据，移动互联网的出现使得这类数据更容易被收集。移动互联网和云计算等信息技术的发展又催生了大数据（Big Data）时代的到来。
&&& 大数据的特点可以概括为4V,即Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。由于通过对数据进行专业性分析所带来的巨大价值是无限的，大数据成为世界各国政策层面鼎力推动的战略计划，社会各界也刮起了大数据的旋风，围绕大数据的&入口卡位&之战也激烈地上演着，搜索、社交、支付等等都成了必争之地，目前这些数据要塞都算是被行业巨头所把守，百度占据着web数据，阿里占据着电商数据，腾讯占据着社交数据，具有短期不可替代性，而且能形成自己的行业壁垒，如淘宝拒绝百度扒数据，所以搜索专家百度只好痛失电商搜索这个吸金领域。
&&& 汽车作为未来最大的一个移动终端，比手机还要强大的衍生功能，而且车联网的产业链够长够深，使得车联网成为大数据的集中体现，可谓是大数据的一个缩影。互联网企业早已在大数据武装下闯入汽车领域抢食，众所周知，Google在无人驾驶汽车领域拔得头筹，正是基于大数据的采集与分析，微软给福特全新开发车载嵌入式系统，谷歌也不遗余力的和奥迪合作，而iOS6也开始发力汽车领域。
&&& 车机突围，个性化服务是关键
&&& 当前，在国内互联网竞争的开放程度下，想要在大小巨头的产品版图夹缝中再打造一个入口级产品，那是难乎其难的，但是可以掌控的数据新蓝海并不是没有，因为整个世界时刻都在变化，只要有变化，就有新数据诞生。只不过，大部分数据尚处于线下，如何成功地将&线下数据&转变为&线上数据&是关键，这样才能形成自己的数据壁垒，释放出大数据的真正价值，如早期的大众点评网就是通过扫街模式积累大量餐馆和菜品数据，而逐渐形成了一个在线私有数据体系。
&&& 在大数据时代的背景下，车机作为车联网的一个小分支，要想开辟自己的新蓝海而成功突围，就要想法设法建立自己的数据壁垒：
&&& 开发自有特色的硬件应是一个方向，采用软硬件结合的方式，辅以互联网的思维去运作，最终会建立庞大的数据体系，在这个体系里打通另外一个是打通海量、异构的、持续更新的用户级数据；
&&& 另一个方向是打通跨行业数据，国内互联网公司对于跨行跨领域的数据重视程度相对较低，而数据具有&外部价值&的，就像汽车厂商的自动制动数据结合LBS数据则会揭示公共交通路段的安全性。
&&& 再者，服务内容的精准性如果单纯靠服务提供商的力量，花费巨大的人力财力和时间也不一定取得最好效果，车机传统的观念也只是提供导航和娱乐，若以社区互动的形式，则能快速采集到相应的数据，由此也可以衍生出很多增值服务，提升用户体验感，增强用户黏性。
&&& 实际上在在数据分析、加工、传播等环节，名目繁多的App都充满了商机。在大数据时代，App仍具有长尾特征，云存储的海量数据和大数据的分析技术也使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。车机厂商务要对用户群体进行细分，甚至要时刻以&个人&为中心，将个人的相关信息进行精确描述，在保护隐私的前提下进行智能化和个性化的服务匹配，这也是WEB2.0革命的自然深化和扩展。
&&& 当然一切的定制化服务和个性化体验，都要建立在安全的基础上，浮华褪去，真心觉得车联网需要构建的是安全、便捷、舒适的车旅生活。
责编：fanwei上周末的清华大学x-lab，车云菌参加了一个满眼技术大牛的活动——“2015大众汽车数据创新大赛”。数支来自高校及研究机构的参赛队伍，在28小时不间断开发比赛期间，以大众汽车提供的各项数据，包括车主用车轨迹和行驶路线、二手车估值和残值信息、车辆运输的管理信息、大客户信息等，进行数据的深度挖掘和分析匹配，从而按需提出创意解决方案。放弃周日约会的大龄车云菌，早已被选手们的创意安抚，分享几个有意思的方向——1、利用HUD来做车内社交。例如：通过对车辆行驶状态的数据分析，在HUD上形成闲时弹幕、广告推送等内容；2、利用大众提供的基础数据做深度产品的开发，例如用户素描、经销商客服等。有选手利用热力图分析找出用户常用的POI（Point of Interest，信息点，包含经纬度、名称、附近酒店等），进行行为轨迹的推断；有选手在进行数据清洗后，通过对汽车销量、行业竞争者分析等，找出更具商业潜力的大客户商家；3、延伸产品。这里主要涉及到驾驶行为分析的数据，以此来做保险产品的合理配置，即UBI；另一方面是基于经销商内部管理系统的开发做二手车的数据打通、研发覆盖。比赛期间，车云菌跟大众汽车首席营销官胡波先生一起，聊了聊他眼中的营销新玩法。鉴于内容十分欢脱，占据了3/4提问时间的车云菌也凶猛地还原对话全过程——大众首席营销官胡波1、比赛时候您坐在哪儿呢？胡波：在左边的角落里。2、全场听下来，感觉还是围绕大众汽车的用户分析、画像，您个人更看好选手们从哪些开放出来的数据入手做呢？胡波：我们的数据有两种，一种是帮助提供解决方案的，例如，通过分析大客户的数据，找到有潜力有价值的大客户，这一类总体来说是为厂商提供一个商业解决方案。另外一种是为用户提供便利的，比如说通过车联网的信息找到其中一些关联性，创造出一些应用的价值，为车主提供更多的便利。3、好像听见一位选手说，这次提供的数据有些“坑”啊……胡波：我们做了很多数据的清理和保密工作，可能会存在丢失或者不准的现象。获奖队伍Maxsenz关于这一点，车云菌截住了说这话的选手，来自Maxsenz队的同学，一探究竟。他解释说，大众汽车出于用户数据安全的考虑，在提供一些基础数据的时候，选择性的隐去了用户具体信息，比如说ID、身份对应、行驶匹配等。所以，技术团队在数据采集时，无法归纳出一个典型用户的数据记录。但是，这个团队巧妙的采用了“数据倒推”的逻辑，既然无法从大量散乱的信息中采样，那就进行一个典型用户的追踪（trace），即通过找出一些重合度高的数据，比如说行驶路线、停留地点、起点终点等，来推断并虚拟出一名车主，继而根据他的已分析归纳的驾驶习惯，来推送相应的服务，比如说，上班路上的洗车服务、回家路上的本地餐馆信息等。与其他选手只针对现存数据进行大样本的研究不同，Maxsenz虽然也有短时间的束手无策，但是倒推逻辑和“不守规矩”的展现方式帮助这支队伍一举夺冠。嘉宾点评道：他们不仅关注于推送服务的attention（注意），更挖掘出深一步的intention（意图）。4、有哪些被选手们忽略掉的信息？胡波：比较可惜的是，有一些大客户的潜力挖掘被忽略了，还有就是二手车的。在这里，胡波透露说，大众汽车品牌多、车型多，一套完整的历年产品梳理、由品牌主导的、全车型的残值评估体系、估值管理体系等，可以帮助全品牌的车型在市场上保有一个稳定的二手车残值基准，从而引导更为忠诚的新车销售。那么，大众汽车会自己来做一款APP甚至一个二手车估值、交易平台吗？胡波提到，可能通过跟第三方的合作，或者集成第三方的服务，打包成品牌专属的服务。5、大众汽车一直给人以好男人的形象，可不可以“坏”一点？胡波：你的意思是要有点个性，情感化一点。我认为数据、数码或者说满足他们生活方式的汽车功能肯定是一个重要的话题。个性更多的是你的传播能够塑造的东西，但是你最本质的还是要通过产品和服务体现出来。依靠大数据、依靠今天的比赛也是帮助我们获得这样的手段。我们就是想更多地了解到底80后和90后想要什么。6、您觉得一辆汽车开得爽，意味着什么？胡波：满足驾驶乐趣的同时能让汽车这个第三空间变成互联网入口。7、有人说行驶中的汽车是“信息孤岛”，可是假如我很享受不被打扰的时刻的话，我会觉得车联网功能是鸡肋，您觉得这里有您不需要的功能吗？胡波：这个也需要洞察，到底需要什么和不需要什么。好比说，汽车给我推送餐馆信息，我个人认为不是很需要，有手机就足够了。点击左下角“阅读原文”，查看更多关于【大数据】的报道。===关于车云网===车云（）是中国第一个汽车科技媒体。我们专注于汽车的电子化、信息化、数字化和智能化，注重探索在移动互联网时代的汽车产业未来。订阅方法：点击右上角按钮，选择“查看官方账号”，或在“添加朋友”里搜索“cheyunwang”。车云网(cheyunwang)　
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